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基于神经网络的平行折线卷筒智能设计与仿真研究

第1章 绪论第1-15页
   ·课题研究的目的与意义第9-11页
   ·课题的国内外研究发展现状分析第11-14页
     ·智能设计的起源与发展第11页
     ·智能设计的现状和新发展第11-13页
     ·平行折线卷筒应用现状第13-14页
   ·本文的主要研究内容第14-15页
第2章 神经网络理论及其设计第15-29页
   ·人工智能简介第15-16页
     ·神经网络基础知识第15-16页
   ·BP神经网络基本思想及其改进措施第16-20页
     ·BP神经网络算法的改进第17-19页
     ·改进BP神经网络学习算法步骤第19-20页
   ·改进BP神经网络的设计第20-28页
     ·隐含层数的确定第20页
     ·隐含层神经元数的确定第20-22页
     ·训练次数的确定第22-23页
     ·训练集的设计第23-24页
     ·初始权值的选择第24页
     ·网络泛化能力的检验第24-25页
     ·数据的归一化第25-26页
     ·数据的标准化第26-27页
     ·数据的重新定标第27-28页
   ·本章小结第28-29页
第3章 OpenGL三维图形编程第29-42页
   ·OpenGL简介第29-32页
     ·OpenGL的功能描述第29-30页
     ·OpenGL的工作结构第30页
     ·VC环境下OpenGL的编程步骤第30-32页
   ·OpenGL的变换第32-34页
     ·OpenGL的视点变换和造型变换第32-33页
     ·OpenGL投影变换第33-34页
     ·OpenGL的视口变换第34页
   ·OpenGL的建模第34-36页
     ·几何建模第35页
     ·运动建模第35页
     ·物理建模第35-36页
     ·模型分割第36页
   ·OpenGL图形生成程序性能优化第36-38页
     ·性能优化的原因和方法第36页
     ·显示列表第36-37页
     ·场景分块第37页
     ·可见消隐第37页
     ·层次细节第37-38页
   ·OpenGL的特殊效果第38-40页
     ·OpenGL的雾化第38页
     ·光照和材质第38-40页
     ·纹理贴图技术第40页
   ·OpenGL动画技术第40-41页
   ·本章小结第41-42页
第4章 基于神经网络的平行折线卷筒智能设计研究第42-59页
   ·平行折线卷筒结构特点和智能设计思想第42-44页
     ·平行折线卷筒结构特点第42-43页
     ·平行折线卷筒的智能设计思想第43-44页
   ·神经网络学习样本第44-48页
     ·平行折线卷筒学习样本的获取第44-46页
     ·学习样本数据的处理第46-48页
   ·平行折线卷筒智能设计神经网络结构参数的确定第48-52页
     ·神经网络的知识表示、知识获取第48-49页
     ·输入层和输出层单元数的确定第49页
     ·隐含层和隐含层单元数的确定第49-50页
     ·网络拓扑结构第50-51页
     ·学习系数、动量因子的确定第51页
     ·连接权值的确定第51-52页
     ·神经元激活函数的确定第52页
   ·网络学习算法第52-54页
   ·泛化能力检验第54-57页
   ·工程实例的智能设计及其三维效果图第57-58页
   ·本章小结第58-59页
第5章 平行折线卷筒三维虚拟建模与仿真研究第59-72页
   ·虚拟现实技术及其应用概述第59-60页
   ·虚拟现实技术在平行折线卷筒建模与仿真中的应用第60-63页
     ·平行折线卷筒三维虚拟建模与仿真中涉及的关键技术第60-62页
     ·平行折线卷筒三维建模与仿真系统具有的功能第62-63页
   ·3DS文件格式及其与OpenGL接口的实现第63-65页
     ·3DS文件格式简介第63-64页
     ·读取3DS模型文件第64-65页
   ·几何建模第65-68页
     ·起重机起升机构建模第65-66页
     ·平行折线卷筒和钢丝绳的建模第66-67页
     ·光照和材质的设置第67页
     ·模型显示精度和速度的平衡第67-68页
   ·虚拟环境建模第68-69页
     ·图像纹理法建模第68-69页
   ·人机交互技术第69-71页
     ·选择第69页
     ·拾取第69-70页
     ·反馈第70-71页
   ·平行折线卷筒仿真中的漫游技术第71页
     ·行为建模及动画实现第71页
   ·本章小结第71-72页
第6章 研究总结与展望第72-74页
   ·全文总结第72-73页
   ·研究展望第73-74页
参考文献第74-77页
附录A第77-79页
致谢第79页

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